O que é fluxo tensor?
TensorFlow é uma biblioteca de aprendizado profundo de código aberto desenvolvida e mantida pelo Google. Ele oferece programação de fluxo de dados que executa uma variedade de tarefas de aprendizado de máquina. Ele foi construído para rodar em várias CPUs ou GPUs e até mesmo em sistemas operacionais móveis, e possui vários wrappers em várias linguagens como Python, C ++ ou Java.
Neste tutorial, você aprenderá:
- O que é fluxo tensor?
- O que é Keras?
- Recursos do Tensorflow
- Características de Keras
- Diferença entre TensorFlow e Keras
- Vantagens do fluxo tensor
- Vantagens de Keras
- Desvantagens do fluxo tensor
- Desvantagens de Keras
- Qual estrutura selecionar?
O que é Keras?
KERAS é uma biblioteca de rede neural de código aberto escrita em Python que roda sobre Theano ou Tensorflow. Ele é projetado para ser modular, rápido e fácil de usar. Ele foi desenvolvido por François Chollet, um engenheiro do Google. É uma biblioteca útil para construir qualquer algoritmo de aprendizado profundo.
Recursos do Tensorflow
Aqui estão recursos importantes do Tensorflow:
- Depuração mais rápida com ferramentas Python
- Modelos dinâmicos com fluxo de controle Python
- Suporte para gradientes personalizados e de ordem superior
- O TensorFlow oferece vários níveis de abstração, o que ajuda você a construir e treinar modelos.
- O TensorFlow permite treinar e implantar seu modelo rapidamente, independentemente do idioma ou plataforma que você usa.
- O TensorFlow oferece flexibilidade e controle com recursos como Keras Functional API and Model
- Bem documentado e fácil de entender
- Provavelmente o mais popular e fácil de usar com Python
Características de Keras
Aqui estão os recursos importantes do Keras:
- Concentre-se na experiência do usuário.
- Multi-backend e multiplataforma.
- Fácil produção de modelos
- Permite uma prototipagem fácil e rápida
- Suporte a redes convolucionais
- Suporte a redes recorrentes
- Keras é expressivo, flexível e apto para pesquisas inovadoras.
- Keras é uma estrutura baseada em Python que torna mais fácil depurar e explorar.
- Biblioteca de redes neurais altamente modulares escrita em Python
- Desenvolvido com foco em permite rápida experimentação
Diferença entre TensorFlow e Keras
Aqui, estão as diferenças importantes entre Kera e Tensorflow
| Keras | TensorFlow |
| Keras é uma API de alto nível executada no TensorFlow, CNTK e Theano. | TensorFlow é uma estrutura que oferece APIs de alto e baixo nível . |
| Keras é fácil de usar se você conhece a linguagem Python. | Você precisa aprender a sintaxe de uso de várias funções do Tensorflow. |
| Perfeito para implementações rápidas. | Ideal para pesquisa de aprendizagem profunda, redes complexas. |
| Usa outra ferramenta de depuração de API, como TFDBG. | Você pode usar as ferramentas de visualização da placa Tensor para depuração. |
| Começou por François Chollet a partir de um projeto desenvolvido por um grupo de pessoas. | Ele foi desenvolvido pela equipe do Google Brain. |
| Escrito em Python, um wrapper para Theano, TensorFlow e CNTK | Escrito principalmente em C ++, CUDA e Python. |
| Keras tem uma arquitetura simples, legível e concisa. | O Tensorflow não é muito fácil de usar. |
| Na estrutura Keras, há uma necessidade muito menos frequente de depurar redes simples. | É bastante desafiador realizar a depuração no TensorFlow. |
| Keras é geralmente usado para pequenos conjuntos de dados. | TensorFlow usado para modelos de alto desempenho e grandes conjuntos de dados. |
| O apoio da comunidade é mínimo. | É apoiado por uma grande comunidade de empresas de tecnologia. |
| Ele pode ser usado para modelos de baixo desempenho. | É usado para modelos de alto desempenho. |
Vantagens do fluxo tensor
Aqui, estão os prós / benefícios do fluxo tensor
- Oferece Python e APIs que tornam mais fácil trabalhar
- Deve ser usado para treinar e servir modelos ao vivo para clientes reais.
- A estrutura do TensorFlow é compatível com dispositivos de computação CPU e GPU
- Isso nos ajuda a executar a subparte de um gráfico que o ajuda a recuperar dados discretos
- Oferece tempo de compilação mais rápido em comparação com outras estruturas de aprendizado profundo
- Ele fornece recursos de diferenciação automática que beneficiam algoritmos de aprendizado de máquina baseados em gradiente.
Vantagens de Keras
Aqui, estão os prós / benefícios do Keras:
- Ele minimiza o número de ações do usuário necessárias para casos de uso frequentes
- Fornece feedback acionável sobre o erro do usuário.
- Keras fornece uma interface simples e consistente otimizada para casos de uso comuns.
- Ele ajuda você a escrever blocos de construção personalizados para expressar novas ideias para pesquisa.
- Crie novas camadas, métricas e desenvolva modelos de última geração.
- Ofereça uma prototipagem fácil e rápida
Desvantagens do fluxo tensor
Aqui, estão os contras / desvantagens de usar o fluxo do Tensor:
- O TensorFlow não oferece velocidade e uso em comparação com outras estruturas Python.
- Sem suporte de GPU para Nvidia e apenas suporte a idiomas:
- Você precisa de um conhecimento fundamental de cálculo avançado e álgebra linear, junto com uma experiência de aprendizado de máquina.
- O TensorFlow tem uma estrutura única, por isso é desafiador encontrar um erro e difícil de depurar.
- É um nível muito baixo, pois oferece uma curva de aprendizado íngreme.
Desvantagens de Keras
Aqui, estão os contras / desvantagem de usar a estrutura Keras
- É uma estrutura menos flexível e mais complexa de usar
- Sem RBM (Máquinas Boltzmann restritas), por exemplo
- Menos projetos disponíveis online do que TensorFlow
- Multi-GPU, não 100% funcionando
Qual estrutura selecionar?
Aqui estão alguns critérios que o ajudam a selecionar uma estrutura específica:
| Objetivo de desenvolvimento | Biblioteca para escolher |
| Você é um Ph.D. aluna | TensorFlow |
| Você deseja usar o Deep Learning para obter mais recursos | Keras |
| Você trabalha em uma indústria | TensorFlow |
| Você acabou de começar seu estágio de 2 meses | Keras |
| Você quer dar trabalhos práticos aos alunos | Keras |
| Você nem conhece Python | Keras |
PRINCIPAIS DIFERENÇAS:
- Keras é uma API de alto nível executada no TensorFlow, CNTK e Theano, enquanto o TensorFlow é uma estrutura que oferece APIs de alto e baixo nível.
- O Keras é perfeito para implementações rápidas, enquanto o Tensorflow é ideal para pesquisas de aprendizado profundo e redes complexas.
- Keras usa uma ferramenta de depuração de API, como TFDBG, por outro lado, no Tensorflow, você pode usar ferramentas de visualização de placa do Tensor para depuração.
- Keras tem uma arquitetura simples que é legível e concisa, enquanto o Tensorflow não é muito fácil de usar.
- Keras geralmente é usado para pequenos conjuntos de dados, mas o TensorFlow é usado para modelos de alto desempenho e grandes conjuntos de dados.
- Em Keras, o suporte da comunidade é mínimo, enquanto no TensorFlow. Ele é apoiado por uma grande comunidade de empresas de tecnologia.
- Keras pode ser usado para modelos de baixo desempenho, enquanto o TensorFlow pode ser usado para modelos de alto desempenho.